當(dāng)用戶在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)談?wù)撍麄儗τ谏虡I(yè)智能工具所需的功能，通常最終會(huì)根據(jù)與高級(jí)分析技術(shù)或分析模式相關(guān)的兩個(gè)主題來描述他們的需求。這些可以概括如下：

發(fā)現(xiàn)模式：探索和實(shí)驗(yàn)－詢問關(guān)于未知數(shù)據(jù)的新業(yè)務(wù)問題。

生產(chǎn)模式：監(jiān)控和調(diào)整－從被理解的數(shù)據(jù)中提供可信的答案。

在此討論這兩種分析模式，它們之間的差異，以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作，以便企業(yè)更好地進(jìn)行決策和創(chuàng)新業(yè)務(wù)。在為大數(shù)據(jù)環(huán)境評(píng)估新的和現(xiàn)有的商業(yè)智能工具時(shí)，也可以使用這些準(zhǔn)則。

在詳細(xì)分析這些分析模式的不同之處之前，人們應(yīng)該注意到它們是高度互補(bǔ)的，并且總是協(xié)同工作。在通常情況下，在發(fā)現(xiàn)模式下的努力產(chǎn)生的新見解在生產(chǎn)模式下開始運(yùn)行。例如，在發(fā)現(xiàn)模式中，在線零售商開發(fā)了一種根據(jù)其社交媒體偏好對潛在客戶進(jìn)行細(xì)分和評(píng)分的新方法。而在生產(chǎn)模式下，對新客戶群體內(nèi)的采購行為進(jìn)行監(jiān)控，以了解有效性，從而可以相應(yīng)調(diào)整細(xì)分策略。

相反，人們在生產(chǎn)模式中學(xué)到的東西會(huì)產(chǎn)生新的問題，需要在操作之前首先需要在發(fā)現(xiàn)模式下進(jìn)行原型設(shè)計(jì)的新數(shù)據(jù)。在上面的例子中，商家決定的細(xì)分市場需要增加一些最近可用的數(shù)據(jù)。在這種情況下，需要重新進(jìn)入發(fā)現(xiàn)模式，以決定如何最好地將這些數(shù)據(jù)合并到分割模型中。

考慮到這些分析模式的定義以及它們是如何協(xié)同工作的，人們有必要關(guān)注它們之間的差異，因?yàn)檫@驅(qū)使商業(yè)智能工具需要不同的產(chǎn)品功能集。

為了幫助解釋這些差異，將從四個(gè)不同的角度來看待分析模式。這些是：

推動(dòng)分析需求的組織因素

正在開發(fā)的應(yīng)用程序和功能的類型

對于數(shù)據(jù)的要求

所需的技術(shù)環(huán)境

以下是分析模式在這些類別中的不同之處：

商業(yè)智能工具應(yīng)該提供產(chǎn)品功能來實(shí)現(xiàn)這兩種分析模式。現(xiàn)代商業(yè)智能工具非常重視分析生命周期的全部范圍，這通常是從發(fā)現(xiàn)模式開始，然后再進(jìn)入生產(chǎn)模式（隨著時(shí)間的推移，將反復(fù)回到發(fā)現(xiàn)模式），特別是當(dāng)組織旨在通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來提供全新的創(chuàng)新時(shí)。這些類型的項(xiàng)目通常很少或根本不了解需求，而不需要事先了解數(shù)據(jù)源和結(jié)構(gòu)。

組織在發(fā)現(xiàn)模式和生產(chǎn)模式之間切換時(shí)，不必采用商業(yè)智能工具。在數(shù)據(jù)和用戶數(shù)量之間不應(yīng)該有任何人為的權(quán)衡，例如，現(xiàn)代商業(yè)智能工具應(yīng)該具備處理這兩種分析場景的基本能力。